본 개시는 인공지능 기반의 재활 훈련 콘텐츠 제공 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to an artificial intelligence-based rehabilitation training content providing device.
현대 사회가 고령화 사회에 접어들면서 인지 장애는 큰 사회적 문제로 대두되고 있다. 이러한 인지 장애는 현재 특별히 개발된 약물이 없어 그 치료에 어려움이 있는 실정이다.As modern society enters an aging society, cognitive impairment is emerging as a major social problem. There are currently no drugs specifically developed for this cognitive impairment, making it difficult to treat.
따라서, 인지 장애를 초기에 진단하여 예방하고 인지 장애의 진행 속도를 늦추는 것이 중요하고, 환자를 치료하기 위한 훈련 컨텐츠의 제공에 대한 소비자 니즈가 증가하고 있다.Therefore, it is important to diagnose and prevent cognitive impairment early and slow down the progression of cognitive impairment, and consumer needs for training content to treat patients are increasing.
본 개시에 개시된 실시예는 환자의 부족한 인지 능력을 파악하여 해당 환자에게 맞는 훈련 컨텐츠를 제공하는데 그 목적이 있다.The purpose of the embodiment disclosed in this disclosure is to identify a patient's cognitive deficiencies and provide training content suited to the patient.
본 개시에 개시된 실시예는 인지 점수를 산출하여 해당 인지 점수를 획득한 훈련 방법과는 다른 인지 능력 평가 방법에 대한 점수를 예상하여 예상 점수를 제공하는데 그 목적이 있다.The purpose of the embodiments disclosed in the present disclosure is to provide a predicted score by predicting a score for a cognitive ability assessment method different from the training method that obtained the cognitive score by calculating a cognitive score.
본 개시가 해결하고자 하는 과제들은 이상에서 언급된 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present disclosure are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치는 환자의 기본 정보 및 인지 정보를 포함하는 환자 프로파일을 수신하는 프로파일 수신부; 상기 환자 프로파일을 기초로 상기 환자의 인지 능력을 평가하여 상기 환자의 기능별 인지 점수를 산출하는 인지 능력 평가부; 인공지능 재활 추천 모델을 통해 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠를 추천하는 훈련 추천부; 및 사용자 단말기를 통해 상기 환자에게 제공된 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 산출하는 훈련 수행부를 포함할 수 있다.The patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure for solving the above-described problem may include a profile receiving unit for receiving a patient profile including basic information and cognitive information of the patient; a cognitive ability evaluation unit for evaluating the patient's cognitive ability based on the patient profile and calculating a cognitive score for each function of the patient; a training recommendation unit for recommending at least one training content through an artificial intelligence rehabilitation recommendation model; and a training execution unit for calculating a result for the training content provided to the patient through a user terminal.
이때, 상기 환자의 기본 정보는 상기 환자의 현재 상태, 나이, 성별 및 최종 학력을 포함하고, 상기 인지 정보는 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 포함하고, 상기 환자가 기 수행한 훈련 컨텐츠가 존재하지 않는 경우 별도의 기 정의된 인지 점수를 포함할 수 있다.At this time, the basic information of the patient includes the patient's current status, age, gender, and highest level of education, and the cognitive information includes the results of the training content, and if there is no training content previously performed by the patient, it may include a separate pre-defined cognitive score.
또한, 상기 인지 능력 평가부는 단계적으로 구분된 서브 기능에 따라 상기 기능별 인지 점수를 정의하고, 상기 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출할 수 있다. 이때, 상기 인지 능력 평가부는 적어도 하나 이상의 서브 기능을 정의하는 제1 단계; 상기 적어도 하나 이상의 서브 기능에 포함되는 상세 서브 기능을 정의하는 제2 단계; 및 상기 서브 기능 및 상기 상세 서브 기능에 대한 라벨링을 수행하여 상기 서브 기능 및 상기 상세 서브 기능에 대한 라벨 코드를 생성하는 제3 단계를 통해 상기 기능별 인지 점수를 정의할 수 있다. 또한, 상기 인지 능력 평가부는 상기 통계 값을 상기 서브 기능 별로 합산하여 상기 기능별 인지 점수를 산출할 수 있다.In addition, the cognitive ability evaluation unit can define the functional cognitive score according to the sub-functions that are divided stepwise, and calculate a statistical value for each of the sub-functions. At this time, the cognitive ability evaluation unit can define the functional cognitive score through a first step of defining at least one sub-function; a second step of defining a detailed sub-function included in the at least one sub-function; and a third step of performing labeling on the sub-function and the detailed sub-function to generate a label code for the sub-function and the detailed sub-function. In addition, the cognitive ability evaluation unit can calculate the functional cognitive score by adding up the statistical values for each sub-function.
한편, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 특정 라벨 코드의 입력에 따라 상기 특정 라벨 코드를 포함하는 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성하고, 상기 훈련 추천부는 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 상기 훈련 컨텐츠로 추천할 수 있다. 이때, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 적어도 하나 이상의 환자를 특정 훈련 컨텐츠에 대한 수행 결과를 기준으로 클러스터링 하여 상기 환자가 속한 클러스터를 기초로 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠 이외에 상기 환자가 속한 클러스터의 다른 환자들이 수행한 훈련 컨텐츠를 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성할 수 있다. 또한, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠의 정답률이 제1 기준 이상인지 판단하는 제1 단계; 상기 환자의 정답률이 제1 기준 이상인 경우 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 반응 시간이 제2 기준 미만인지 판단하는 제2 단계; 및 상기 환자의 반응 시간이 제2 기준 미만인 경우 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠가 난이도가 최대가 아니라면 훈련 컨텐츠의 난이도를 올린 훈련 컨텐츠를 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하는 제3 단계를 통해 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 또한, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠의 정답률이 제1 기준 미만인지 판단하는 제1 단계; 상기 환자의 정답률이 제1 기준 미만인 경우 상기 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 정답률이 제3 기준 이상인지 판단하는 제2 단계; 및 상기 환자의 정답률이 제3 기준 이상인 경우 난이도를 유지한 훈련 컨텐츠를 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하고 상기 환자의 정답률이 제3 기준 미만인 경우 난이도를 낮춘 훈련 컨텐츠를 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하는 제3단계를 통해 상기 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수도 있다. 또한, 상기 인공지능 재활 추천 모델은 상기 환자의 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 예측하는 예측 모델; 및 설정된 목표값에 따라 산출된 추천 점수를 기초로 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성하는 추천 모델을 포함할 수 있다.Meanwhile, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model generates a list of recommended training contents including the specific label code according to the input of the specific label code, and the training recommendation unit can recommend the list of recommended training contents as the training contents. At this time, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can cluster at least one patient based on the performance results for the specific training contents and generate a list of recommended training contents based on the cluster to which the patient belongs. In addition, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can generate training contents performed by other patients in the cluster to which the patient belongs as the recommended training contents list in addition to the training contents performed by the patient. In addition, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can generate the list of recommended training contents through a first step of determining whether the correct answer rate of the training contents performed by the patient is higher than a first criterion; a second step of determining whether the response time for the training contents performed by the patient is lower than a second criterion if the correct answer rate of the patient is higher than the first criterion; and a third step of generating training contents with increased difficulty as the recommended training contents list if the training contents performed by the patient are not at the maximum difficulty level if the response time of the patient is lower than the second criterion. In addition, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model may generate the recommended training content list through a first step of determining whether the correct answer rate of the training content performed by the patient is below a first criterion; a second step of determining whether the correct answer rate of the training content performed by the patient is above a third criterion if the correct answer rate of the patient is below the first criterion; and a third step of generating training content with maintained difficulty as the recommended training content list if the correct answer rate of the patient is above the third criterion, and generating training content with reduced difficulty as the recommended training content list if the correct answer rate of the patient is below the third criterion. In addition, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model may include a prediction model that predicts the result of the training content of the patient; and a recommendation model that generates a recommended training content list based on a recommendation score calculated according to a set target value.
한편, 상기 훈련 컨텐츠는 훈련 종류, 난이도, 문제수 및 풀이 시간이 설정된 적어도 하나 이상의 인지 훈련을 포함하고, 상기 훈련 추천부는 상기 통계값이 낮은 서브 기능을 보강할 수 있는 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다. 이때, 상기 훈련 추천부는 상기 통계값이 낮은 서브 기능에 포함된 상기 상세 서브 기능의 라벨 코드를 가장 많이 포함하는 인지 훈련을 상기 인공지능 재활 추천 모델을 통해 선별하여 상기 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠로 추천할 수 있다.Meanwhile, the training content includes at least one cognitive training having a set training type, difficulty, number of problems, and solution time, and the training recommendation unit can provide training content that can reinforce the sub-function with low statistical values. At this time, the training recommendation unit can select cognitive training that includes the most label codes of the detailed sub-functions included in the sub-function with low statistical values through the artificial intelligence rehabilitation recommendation model and recommend the training content as at least one training content.
한편, 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치는 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 제공하는 결과 제공부; 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과에 따라 상기 환자 프로파일을 갱신하는 프로파일 갱신부; 및 상기 서브 기능 각각에 대한 통계 값에 따라 상기 환자의 기능별 인지 점수와는 다른 상기 기 정의된 인지 점수를 예측하여 인지 점수 예측값을 생성하는 환자 인지 점수 예측부를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure may further include a result providing unit that provides a result for the training content; a profile updating unit that updates the patient profile according to the result for the training content; and a patient cognitive score prediction unit that predicts a predefined cognitive score that is different from the patient's functional cognitive score according to statistical values for each of the sub-functions, thereby generating a cognitive score prediction value.
이때, 상기 환자 인지 점수 예측부는 상기 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출한 모집단의 크기에 따라 상기 인지 점수 예측값의 정확도를 산출할 수 있다.At this time, the patient cognitive score prediction unit can calculate the accuracy of the cognitive score prediction value according to the size of the population that calculated the statistical values for each of the sub-functions.
상술한 과제를 해결하기 위한 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법에 있어서, 환자의 기본 정보 및 인지 정보를 포함하는 환자 프로파일을 수신하는 단계; 환자 프로파일을 기초로 상기 환자의 인지 능력을 평가하여 상기 환자의 기능별 인지 점수를 산출하는 단계; 인공지능 재활 추천 모델을 통해 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠를 추천하는 단계; 및 상기 사용자 단말기를 통해 상기 환자에게 제공된 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.A method for recommending patient-tailored training content according to the present disclosure for solving the above-described problem may include: a step of receiving a patient profile including basic information and cognitive information of the patient; a step of evaluating the patient's cognitive ability based on the patient profile to calculate a cognitive score for each function of the patient; a step of recommending at least one training content through an artificial intelligence rehabilitation recommendation model; and a step of calculating a result for the training content provided to the patient through the user terminal.
본 개시의 전술한 과제 해결 수단에 의하면, 환자의 부족한 인지 능력을 파악하여 해당 환자에게 맞는 훈련 컨텐츠를 제공하는 효과를 제공한다.According to the aforementioned problem solving means of the present disclosure, it provides the effect of identifying a patient's insufficient cognitive ability and providing training content suitable for the patient.
본 개시의 전술한 과제 해결 수단에 의하면, 인지 점수를 산출하여 해당 인지 점수를 획득한 훈련 방법과는 다른 인지 능력 평가 방법에 대한 점수를 예상하여 예상 점수를 제공하는 효과를 제공한다.According to the above-described problem solving means of the present disclosure, a cognitive score is calculated, and an effect of predicting a score for a cognitive ability evaluation method different from the training method that obtained the cognitive score is provided by providing the predicted score.
본 개시의 효과들은 이상에서 언급된 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
도 1은 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치의 물리적 구성을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치의 기능적 구성을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법이 수행되는 순서를 설명하는 도면이다.
도 5는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치가 구현된 메인화면을 설명하는 도면이다.
도 6은 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치를 통해 환자 리스트를 제공하는 화면을 설명하는 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치가 제공하는 훈련 컨텐츠를 설명하는 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치가 추천하는 훈련 컨텐츠를 설명하는 도면이다.
도 9는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치가 제공하는 훈련 컨텐츠의 결과를 설명하는 도면이다.FIG. 1 is a diagram illustrating a patient-tailored training content recommendation system according to the present disclosure.
FIG. 2 is a drawing illustrating the physical configuration of a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
FIG. 3 is a diagram illustrating the functional configuration of a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
FIG. 4 is a diagram illustrating the sequence in which a method for recommending patient-tailored training content according to the present disclosure is performed.
FIG. 5 is a drawing illustrating a main screen in which a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure is implemented.
FIG. 6 is a drawing illustrating a screen providing a patient list through a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
FIG. 7a and FIG. 7b are diagrams illustrating training content provided by a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
FIG. 8A and FIG. 8B are diagrams illustrating training content recommended by a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
FIG. 9 is a drawing illustrating the results of training content provided by a patient-tailored training content recommendation device according to the present disclosure.
본 개시 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다. 본 개시가 실시예들의 모든 요소들을 설명하는 것은 아니며, 본 개시가 속하는 기술분야에서 일반적인 내용 또는 실시예들 간에 중복되는 내용은 생략한다. 명세서에서 사용되는 '부, 모듈, 부재, 블록'이라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현될 수 있으며, 실시예들에 따라 복수의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 하나의 구성요소로 구현되거나, 하나의 '부, 모듈, 부재, 블록'이 복수의 구성요소들을 포함하는 것도 가능하다.Throughout this disclosure, the same reference numerals refer to the same components. This disclosure does not describe all elements of the embodiments, and any content that is general in the technical field to which this disclosure belongs or that overlaps between the embodiments is omitted. The terms 'part, module, element, block' used in the specification can be implemented in software or hardware, and according to the embodiments, a plurality of 'parts, modules, elements, blocks' can be implemented as a single component, or a single 'part, module, element, block' can include a plurality of components.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우 뿐 아니라, 간접적으로 연결되어 있는 경우를 포함하고, 간접적인 연결은 무선 통신망을 통해 연결되는 것을 포함한다.Throughout the specification, when a part is said to be "connected" to another part, this includes not only a direct connection but also an indirect connection, and an indirect connection includes a connection via a wireless communications network.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Additionally, when a part is said to "include" a component, this does not mean that it excludes other components, but rather that it may include other components, unless otherwise specifically stated.
명세서 전체에서, 어떤 부재가 다른 부재 "상에" 위치하고 있다고 할 때, 이는 어떤 부재가 다른 부재에 접해 있는 경우뿐 아니라 두 부재 사이에 또 다른 부재가 존재하는 경우도 포함한다.Throughout the specification, when it is said that an element is "on" another element, this includes not only cases where the element is in contact with the other element, but also cases where there is another element between the two elements.
제 1, 제 2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 전술된 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.The terms first, second, etc. are used to distinguish one component from another, and the components are not limited by the aforementioned terms.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 예외가 있지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise.
각 단계들에 있어 식별부호는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 실시될 수 있다.The identification codes in each step are used for convenience of explanation and do not describe the order of each step. Each step may be performed in a different order than specified unless the context clearly indicates a specific order.
이하 첨부된 도면들을 참고하여 본 개시의 작용 원리 및 실시예들에 대해 설명한다.The operating principle and embodiments of the present disclosure are described below with reference to the attached drawings.
본 명세서에서 '본 개시에 따른 장치'는 연산처리를 수행하여 사용자에게 결과를 제공할 수 있는 다양한 장치들이 모두 포함된다. 예를 들어, 본 개시에 따른 장치는, 컴퓨터, 서버 장치 및 휴대용 단말기를 모두 포함하거나, 또는 어느 하나의 형태가 될 수 있다.In this specification, the 'device according to the present disclosure' includes all of various devices that can perform computational processing and provide results to a user. For example, the device according to the present disclosure may include all of a computer, a server device, and a portable terminal, or may be in the form of any one of them.
여기에서, 상기 컴퓨터는 예를 들어, 웹 브라우저(WEB Browser)가 탑재된 노트북, 데스크톱(desktop), 랩톱(laptop), 태블릿 PC, 슬레이트 PC 등을 포함할 수 있다.Here, the computer may include, for example, a notebook, desktop, laptop, tablet PC, slate PC, etc. equipped with a web browser.
상기 서버 장치는 외부 장치와 통신을 수행하여 정보를 처리하는 서버로써, 애플리케이션 서버, 컴퓨팅 서버, 데이터베이스 서버, 파일 서버, 게임 서버, 메일 서버, 프록시 서버 및 웹 서버 등을 포함할 수 있다.The above server device is a server that processes information by communicating with an external device, and may include an application server, a computing server, a database server, a file server, a game server, a mail server, a proxy server, and a web server.
상기 휴대용 단말기는 예를 들어, 휴대성과 이동성이 보장되는 무선 통신 장치로서, PCS(Personal Communication System), GSM(Global System for Mobile communications), PDC(Personal Digital Cellular), PHS(Personal Handyphone System), PDA(Personal Digital Assistant), IMT(International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA(Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access), WiBro(Wireless Broadband Internet) 단말, 스마트 폰(Smart Phone) 등과 같은 모든 종류의 핸드헬드(Handheld) 기반의 무선 통신 장치와 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD) 등과 같은 웨어러블 장치를 포함할 수 있다.The above portable terminal may include, for example, all kinds of handheld-based wireless communication devices such as a PCS (Personal Communication System), GSM (Global System for Mobile communications), PDC (Personal Digital Cellular), PHS (Personal Handyphone System), PDA (Personal Digital Assistant), IMT (International Mobile Telecommunication)-2000, CDMA (Code Division Multiple Access)-2000, W-CDMA (W-Code Division Multiple Access), WiBro (Wireless Broadband Internet) terminal, a smart phone, and a wearable device such as a watch, a ring, a bracelet, an anklet, a necklace, glasses, contact lenses, or a head-mounted-device (HMD).
도 1은 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 시스템(100)을 설명하는 도면이다.FIG. 1 is a drawing illustrating a patient-tailored training content recommendation system (100) according to the present disclosure.
도 1을 참조하면, 환자 맞춤형의 훈련 컨텐츠를 추천해주는 시스템(100)은 사용자 단말기(110), 환자 맞춤형의 훈련 컨텐츠를 추천해주는 장치(130) 및 데이터베이스(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a system (100) for recommending patient-tailored training content may include a user terminal (110), a device (130) for recommending patient-tailored training content, and a database (150).
사용자 단말기(110)은 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)를 통해 수집되는 환자 프로파일, 기능별 인지 점수 및 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)를 통해 제공되는 훈련 컨텐츠를 확인할 수 있고, 반대로, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)에 환자 프로파일을 제공할 수 있는 스마트폰, 웨어러블 디바이스로 구현될 수 있으며, 반드시 이에 한정되지 않고, 태블릿 PC 등 다양한 디바이스로도 구현될 수 있다. 사용자 단말기(110)은 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)와 네트워크를 통해 연결될 수 있고, 복수의 사용자 단말기(110)들은 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)와 동시에 연결될 수 있다.The user terminal (110) can check the patient profile, functional cognitive score, and training content provided through the patient-tailored training content recommendation device (130) collected through the patient-tailored training content recommendation device (130), and conversely, the user terminal (110) can be implemented as a smart phone or a wearable device that can provide the patient profile to the patient-tailored training content recommendation device (130), and is not necessarily limited thereto, and can also be implemented as various devices such as a tablet PC. The user terminal (110) can be connected to the patient-tailored training content recommendation device (130) through a network, and a plurality of user terminals (110) can be connected to the patient-tailored training content recommendation device (130) simultaneously.
환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 환자 프로파일을 수신하고 해당 환자 프로파일을 기초로 환자의 인지 능력을 평가하여 환자의 기능별 인지 점수를 산출하고 획득한 기능별 인지 점수를 기초로 훈련 컨텐츠를 추천하고 제공된 훈련 컨텐츠에 대한 수행 정보를 수신하는 동작들을 순차적으로 수행하는 컴퓨터 또는 프로그램에 해당하는 서버로 구현될 수 있다. 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 사용자 단말기(110)과 블루투스, WiFi, 통신망 등을 통해 무선으로 연결될 수 있고, 네트워크를 통해 사용자 단말기(110)과 데이터를 주고받을 수 있다.The patient-tailored training content recommendation device (130) may be implemented as a server corresponding to a computer or program that sequentially performs operations of receiving a patient profile, evaluating the patient's cognitive ability based on the patient profile to calculate the patient's functional cognitive score, recommending training content based on the obtained functional cognitive score, and receiving performance information on the provided training content. The patient-tailored training content recommendation device (130) may be wirelessly connected to a user terminal (110) via Bluetooth, WiFi, a communication network, etc., and may exchange data with the user terminal (110) via the network.
데이터베이스(150)는 환자 프로파일을 수신하고 해당 환자 프로파일을 기초로 환자의 인지 능력을 평가하여 환자의 기능별 인지 점수를 산출하고 획득한 기능별 인지 점수를 기초로 훈련 컨텐츠를 추천하고 제공된 훈련 컨텐츠에 대한 수행 정보를 수신하는 동작하는 과정을 통해 생성되는 다양한 정보들을 저장하는 저장장치에 해당할 수 있다.The database (150) may correspond to a storage device that stores various pieces of information generated through an operating process of receiving a patient profile, evaluating the patient's cognitive ability based on the patient profile, calculating the patient's functional cognitive score, recommending training content based on the obtained functional cognitive score, and receiving performance information on the provided training content.
도 2는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)의 물리적 구성을 설명하는 도면이다.FIG. 2 is a drawing illustrating the physical configuration of a patient-tailored training content recommendation device (130) according to the present disclosure.
도 2를 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 프로세서(210), 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)를 포함하여 구현될 수 있다.Referring to FIG. 2, a patient-tailored training content recommendation device (130) can be implemented including a processor (210), a memory (230), a user input/output unit (250), and a network input/output unit (270).
프로세서(210)는 환자 프로파일을 수신하고 해당 환자 프로파일을 기초로 환자의 인지 능력을 평가하여 환자의 기능별 인지 점수를 산출하고 획득한 기능별 인지 점수를 기초로 훈련 컨텐츠를 추천하고 제공된 훈련 컨텐츠에 대한 수행 정보를 수신하는 동작들을 수행하는 프로시저를 실행할 수 있고, 그 과정 전반에서 읽혀지거나 작성되는 메모리(230)를 관리할 수 있으며, 메모리(230)에 있는 휘발성 메모리와 비휘발성 메모리 간의 동기화 시간을 스케줄할 수 있다. 프로세서(210)는 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)의 동작 전반을 제어할 수 있고, 메모리(230), 사용자 입출력부(250) 및 네트워크 입출력부(270)와 전기적으로 연결되어 이들 간의 데이터 흐름을 제어할 수 있다. 프로세서(210)는 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)의 CPU(Central Processing Unit)로 구현될 수 있다.The processor (210) can execute a procedure that performs operations of receiving a patient profile, evaluating the patient's cognitive ability based on the patient profile to derive the patient's functional cognitive score, recommending training content based on the derived functional cognitive score, and receiving performance information on the provided training content, and can manage the memory (230) that is read or written throughout the process, and can schedule a synchronization time between the volatile memory and the non-volatile memory in the memory (230). The processor (210) can control the overall operation of the patient-tailored training content recommendation device (130), and can be electrically connected to the memory (230), the user input/output unit (250), and the network input/output unit (270) to control the data flow therebetween. The processor (210) can be implemented as a CPU (Central Processing Unit) of the patient-tailored training content recommendation device (130).
메모리(230)는 SSD(Solid State Drive) 또는 HDD(Hard Disk Drive)와 같은 비휘발성 메모리로 구현되어 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)에 필요한 데이터 전반을 저장하는데 사용되는 보조기억장치를 포함할 수 있고, RAM(Random Access Memory)과 같은 휘발성 메모리로 구현된 주기억장치를 포함할 수 있다.The memory (230) may include an auxiliary memory device implemented with a non-volatile memory such as an SSD (Solid State Drive) or an HDD (Hard Disk Drive) and used to store all data required for the patient-tailored training content recommendation device (130), and may include a main memory device implemented with a volatile memory such as a RAM (Random Access Memory).
사용자 입출력부(250)는 사용자 입력을 수신하기 위한 환경 및 사용자에게 특정 정보를 출력하기 위한 환경을 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 입출력부(250)는 터치 패드, 터치 스크린, 화상 키보드 또는 포인팅 장치와 같은 어댑터를 포함하는 입력장치 및 모니터 또는 터치스크린과 같은 어댑터를 포함하는 출력장치를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 사용자 입출력부(250)는 원격 접속을 통해 접속되는 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있고, 그러한 경우, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 서버로서 수행될 수 있다.The user input/output unit (250) may include an environment for receiving user input and an environment for outputting specific information to the user. For example, the user input/output unit (250) may include an input device including an adapter such as a touch pad, a touch screen, a visual keyboard, or a pointing device, and an output device including an adapter such as a monitor or a touch screen. In the present disclosure, the user input/output unit (250) may correspond to a computing device connected via a remote connection, and in such a case, the patient-tailored training content recommendation device (130) may be performed as a server.
네트워크 입출력부(270)는 네트워크를 통해 외부 장치 또는 시스템과 연결하기 위한 환경을 포함하고, 예를 들어, LAN(Local Area Network), MAN(Metropolitan Area Network), WAN(Wide Area Network) 및 VAN(Value Added Network) 등의 통신을 위한 어댑터를 포함할 수 있다.The network input/output unit (270) includes an environment for connecting to an external device or system via a network, and may include an adapter for communication such as, for example, a Local Area Network (LAN), a Metropolitan Area Network (MAN), a Wide Area Network (WAN), and a Value Added Network (VAN).
도 3은 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)의 기능적 구성을 설명하는 도면이다. 도 3을 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 프로파일 수신부(310), 인지 능력 평가부(320), 훈련 추천부(330), 훈련 수행부(340), 결과 제공부(350), 프로파일 갱신부(360) 및 환자 인지 점수 예측부(370)를 포함할 수 있다.FIG. 3 is a diagram illustrating the functional configuration of a patient-tailored training content recommendation device (130) according to the present disclosure. Referring to FIG. 3, the patient-tailored training content recommendation device (130) may include a profile receiving unit (310), a cognitive ability evaluation unit (320), a training recommendation unit (330), a training execution unit (340), a result providing unit (350), a profile updating unit (360), and a patient cognitive score prediction unit (370).
프로파일 수신부(310)는 환자의 기본 정보 및 인지 정보를 포함하는 환자 프로파일을 수신할 수 있다. 환자의 기본 정보는 상기 환자의 나이, 성별, 최종 학력, 및 상기 환자의 현재 상태를 포함할 수 있다. 이때, 상기 현재 상태는 상기 환자의 인지 및 언어의 중증도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 인지 정보는 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 포함하고, 환자가 기 수행한 훈련 컨텐츠가 존재하지 않는 경우 별도의 기 정의된 인지 점수를 포함할 수 있다. 여기에서, 기 수행한 훈련 컨텐츠는 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)를 통해 수행한 훈련 컨텐츠를 의미할 수 있다. 즉, 프로파일 수신부(310)는 해당 환자가 기 수행한 훈련 컨텐츠가 존재하는 경우 해당 훈련 컨텐츠의 결과에 따른 환자의 인지 점수를 수신할 수 있다.The profile receiving unit (310) can receive a patient profile including basic information and cognitive information of the patient. The basic information of the patient can include the patient's age, gender, highest level of education, and the patient's current status. At this time, the current status can include at least one of the severity of the patient's cognition and language. The cognitive information can include a result of the training content, and if there is no training content that the patient has already performed, it can include a separate pre-defined cognitive score. Here, the pre-performed training content can mean training content performed through the patient-tailored training content recommendation device (130). That is, if there is a training content that the patient has already performed, the profile receiving unit (310) can receive the patient's cognitive score according to the result of the training content.
여기에서, 기 정의된 인지 점수란 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)를 통해 수행한 훈련 컨텐츠의 결과와는 다른 것으로, 별도의 인지 점수를 의미할 수 있다. 예를 들어, 기 정의된 인지 점수는 MMSE(Mini-mental state Examination), GDS(Global deterioration scale) 및 CDR(Clinical dementia rationg) 등 인지 능력을 측정하는 것과 관련된 점수를 의미할 수 있다.Here, the predefined cognitive score may mean a separate cognitive score, different from the result of the training content performed through the patient-tailored training content recommendation device (130). For example, the predefined cognitive score may mean a score related to measuring cognitive ability, such as the Mini-mental State Examination (MMSE), the Global Deterioration Scale (GDS), and the Clinical Dementia Rationg (CDR).
인지 능력 평가부(320)는 환자 프로파일을 기초로 환자의 인지 능력을 평가하여 환자의 기능별 인지 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 인지 능력 평가부(320)는 주의력, 기억력, 집행력, 읽기, 쓰기, 말하기 및 이해력 등 환자의 각 인지 기능에 대한 인지 점수를 산출할 수 있다. 좀 더 상세하게, 인지 능력 평가부(320)는 환자의 인기 기능에 대해 절대적인 점수 및 통계적인 점수를 산출할 수 있고 이에 대해서는 아래에서 자세히 설명하도록 한다.The cognitive ability evaluation unit (320) can evaluate the patient's cognitive ability based on the patient profile and calculate a cognitive score for each patient's function. For example, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate a cognitive score for each cognitive function of the patient, such as attention, memory, executive function, reading, writing, speaking, and comprehension. In more detail, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate an absolute score and a statistical score for the patient's popular functions, which will be described in detail below.
본 개시에서, 인지 능력 평가부(320)는 단계적으로 구분된 서브 기능에 따라 기능별 인지 점수를 정의하고, 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 단계적으로 구분된 서브 기능이란 대분류로 정신기능이 있을 수 있고 정신기능에 포함되는 지각기능, 집행기능, 언어기능, 계산기능 및 기억력이 있을 수 있다. 또한, 지각기능에는 청지각, 시지각 및 시공간지각이 있을 수 있다. 또한, 집행기능은 추상화, 조직화와계획, 인지의 유연성, 판단력 및 문제해결력을 포함할 수 있다. 언어기능은 언어의 이해 및 언어의 표현을 포함할 수 있다. 계산 기능은 단순한 계산 및 복잡한 계산을 포함할 수 있다. 이와 같이 서브 기능은 대분류-중분류-소분류로 나누어질 수 있고 이에 한정되지 아니한다. 따라서, 인지 능력 평가부(320)는 아래에서 설명하는 것과 같이 적어도 하나 이상의 대분류를 정의하고 해당 대분류 하위에 중분류를 두는 것과 같은 방법으로 서브 기능을 정의할 수 있다.In the present disclosure, the cognitive ability evaluation unit (320) can define a cognitive score for each function according to the sub-functions divided into stages, and calculate statistical values for each sub-function. For example, the sub-functions divided into stages can include mental functions as a major category, and the mental functions can include perception, executive, language, calculation, and memory. In addition, the perception functions can include auditory perception, visual perception, and spatiotemporal perception. In addition, the executive functions can include abstraction, organization and planning, cognitive flexibility, judgment, and problem-solving. The language functions can include understanding and expressing language. The calculation functions can include simple calculation and complex calculation. In this way, the sub-functions can be divided into major categories, medium categories, and small categories, but are not limited thereto. Therefore, the cognitive ability evaluation unit (320) can define the sub-functions by defining at least one major category as described below and placing medium categories under the corresponding major categories.
또한, 인지 능력 평가부(320)는 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 인지 능력 평가부(320)는 정신기능에 대한 점수를 환자의 동일한 나이 기준으로 상위 10%에 해당한다는 방식으로 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출할 수 있다. 여기에서, 통계 값은 백분위 뿐만 아니라 통계적으로 가공된 z-score, 동 나이 군과 차이 값을 계산하여 p-value를 산출하는 등 통계적으로 가공된 데이터를 의미할 수 있다.In addition, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate statistical values for each sub-function. For example, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate statistical values for each sub-function in such a way that the score for mental function corresponds to the top 10% based on the same age of the patient. Here, the statistical value can mean statistically processed data such as calculating a p-value by calculating a difference value from a group of the same age as well as a percentile and a statistically processed z-score.
본 개시에서, 인지 능력 평가부(320)는 적어도 하나 이상의 서브 기능을 정의하는 제1 단계, 적어도 하나 이상의 서브 기능에 포함되는 상세 서브 기능을 정의하는 제2 단계 및 서브 기능 및 상세 서브 기능에 대한 라벨링을 수행하여 서브 기능 및 상세 서브 기능에 대한 라벨 코드를 생성하는 제3 단계를 통해 기능별 인지 점수를 정의할 수 있다. 예를 들어, 인지 능력 평가부(320)는 서브 기능을 정신기능, 감각 기능과 통증, 음성과 말하기 기능으로 정의할 수 있다. 또한, 인지 능력 평가부(320)는 감각 기능과 통증 기능을 시각기능, 눈주위 구조의 기능, 청각기능의 상세 서브 기능을 포함하도록 정의할 수 있다.In the present disclosure, the cognitive ability evaluation unit (320) can define a cognitive score for each function through a first step of defining at least one sub-function, a second step of defining a detailed sub-function included in at least one sub-function, and a third step of performing labeling on the sub-function and the detailed sub-function to generate a label code for the sub-function and the detailed sub-function. For example, the cognitive ability evaluation unit (320) can define the sub-functions as mental function, sensory function, pain, voice, and speaking function. In addition, the cognitive ability evaluation unit (320) can define the sensory function and the pain function to include the detailed sub-functions of visual function, function of the structure around the eyes, and auditory function.
또한, 인지 능력 평가부(320)는 정신기능에 b1이라는 라벨 코드를 부여하고, 감각 기능과 통증에 b2이라는 라벨 코드를 부여하고 음성과 말하기 기능에 b3 이라는 라벨 코드를 부여할 수 있다. 또한, 인지 능력 평가부(320)는 상세 서브 기능에 대해 라벨 코드를 부여할 수 있고, 예를 들어, 시각 기능에 대해 b210 라벨 코드를 부여할 수 있다.In addition, the cognitive ability evaluation unit (320) can assign a label code of b1 to the mental function, a label code of b2 to the sensory function and pain, and a label code of b3 to the voice and speaking function. In addition, the cognitive ability evaluation unit (320) can assign a label code to the detailed sub-function, and for example, can assign a label code of b210 to the visual function.
본 개시에서, 인지 능력 평가부(320)는 통계 값을 서브 기능 별로 합산하여 기능별 인지 점수를 산출할 수 있다. 예를 들어, 인지 능력 평가부(320)는 서브 기능에 해당하는 음성기능, 조음기능, 말하기와 유창성과 리듬기능 및 대체 발성기능 각각에 대한 통계 값을 산출 및 이를 합산하여 서브 기능에 해당하는 음성과 말하기 기능에 대한 인지 점수를 산출할 수 있다.In the present disclosure, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate a cognitive score for each function by adding up statistical values for each sub-function. For example, the cognitive ability evaluation unit (320) can calculate statistical values for each of the voice function, articulation function, speaking and fluency and rhythm function, and alternative vocalization function corresponding to the sub-functions, and add up these values to calculate a cognitive score for the voice and speaking function corresponding to the sub-function.
훈련 추천부(330)는 기능별 인지 점수에 따라 인공지능 재활 추천 모델을 통해 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠를 추천할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 해당 환자의 기능별 인지 점수 중 해당 환자의 나이의 일반적인 인지 기능보다 떨어지는 기능을 훈련할 수 있는 훈련 컨텐츠를 추천할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 주의력이 떨어지는 환자에게 주의력을 훈련할 수 있는 훈련 컨텐츠를 추천할 수 있고, 이에 대한 방법은 아래에서 자세히 설명한다.The training recommendation unit (330) can recommend at least one training content through an artificial intelligence rehabilitation recommendation model according to the functional cognitive score. For example, the training recommendation unit (330) can recommend training content that can train a function that is lower than the general cognitive function of the patient's age among the functional cognitive scores of the patient. For example, the training recommendation unit (330) can recommend training content that can train attention to a patient with low attention, and the method for this is described in detail below.
훈련 컨텐츠는 훈련 종류, 난이도, 문제수 및 풀이 시간이 설정된 적어도 하나 이상의 인지 훈련을 포함할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 훈련 컨텐츠를 환자에게 제공하면서 훈련 종류, 난이도, 문제수 및 풀이 시간을 설정하여 이를 환자에게 제공할 수 있다.The training content may include at least one cognitive training set with a training type, difficulty level, number of problems, and solution time. For example, the training recommendation unit (330) may set the training type, difficulty level, number of problems, and solution time while providing the training content to the patient and provide it to the patient.
본 개시에서, 훈련 추천부(330)는 통계값이 낮은 서브 기능을 보강할 수 있는 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 해당 환자의 정신 기능의 통계값이 낮은 경우 해당 정신 기능을 보완할 수 있는 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다.In the present disclosure, the training recommendation unit (330) can provide training content that can supplement a sub-function with a low statistical value. For example, if the statistical value of the mental function of the patient is low, the training recommendation unit (330) can provide training content that can supplement the mental function.
본 개시에서, 훈련 추천부(330)는 통계값이 낮은 상세 서브 기능을 보강할 수 있는 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 기억력에 대한 통계 값이 낮게 측정된 환자에게 기억력을 보강할 수 있는 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다.In the present disclosure, the training recommendation unit (330) can provide training content that can reinforce detailed sub-functions with low statistical values. For example, the training recommendation unit (330) can provide training content that can reinforce memory to a patient whose statistical value for memory is measured to be low.
본 개시에서, 훈련 추천부(330)는 통계 값이 낮은 기준을 특정 개수로 한정하여 정할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 서브 기능 중 점수가 낮은 하위 4개의 서브 기능을 보강하기 위한 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다. 다른 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 z-score - 1.5 이하를 기록한 서브 기능을 보호하기 위한 훈련 컨텐츠를 제공할 수 있다.In the present disclosure, the training recommendation unit (330) may set a specific number of criteria with low statistical values. For example, the training recommendation unit (330) may provide training content for reinforcing the four lower sub-functions with low scores among the sub-functions. For another example, the training recommendation unit (330) may provide training content for protecting the sub-functions that recorded a z-score of -1.5 or lower.
본 개시에서, 훈련 추천부(330)는 통계값이 낮은 서브 기능에 포함된 상세 서브 기능의 라벨 코드를 가장 많이 포함하는 인지 훈련을 인공지능 재활 추천 모델을 통해 선별하여 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠로 추천할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 상세 서브 기능중 집행기능 라벨 코드가 b164이고, 단어 연상하기 훈련의 코드가 b1640, b1641, b1642, b1643을 포함하는 경우, 단어 연상하기 훈련이 b164 하위에 속하는 훈련 코드를 4개 포함하고 있으므로, 해당 훈련을 훈련 컨텐츠에 포함시켜 환자에게 제공할 수 있다. 즉, 훈련 추천부(330)는 해당 훈련이 포함하는 훈련의 라벨 코드를 확인하고, 환자가 부족한 라벨코드와 일치 여부를 검토하여 해당 훈련을 훈련 컨텐츠에 포함시켜 추천할지 결정할 수 있다.In the present disclosure, the training recommendation unit (330) may select cognitive training including the label code of the detailed sub-function most included in the sub-function with low statistical value through an artificial intelligence rehabilitation recommendation model and recommend at least one training content. For example, if the label code of the executive function among the detailed sub-functions is b164 and the code of the word association training includes b1640, b1641, b1642, and b1643, the training recommendation unit (330) may include the training in the training content and provide it to the patient since the word association training includes four training codes belonging to b164. That is, the training recommendation unit (330) may check the label code of the training included in the training, examine whether it matches the label code that the patient lacks, and determine whether to include the training in the training content and recommend it.
본 개시에서, 훈련 추천부(330)는 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 훈련 컨텐츠로 추천할 수 있다. 여기에서, 인공지능 재활 추천 모델은 특정 라벨 코드의 입력에 따라 특정 라벨 코드를 포함하는 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 훈련 추천부(330)는 처음 방문한 환자에 대해 훈련이 필요한 특정 라벨 코드를 입력받을 수 있고, 해당 라벨 코드에 대응되는 훈련 컨텐츠를 인공지능 재활 추천 모델을 통해 제공할 수 있다.In the present disclosure, the training recommendation unit (330) can recommend a list of recommended training contents as training contents. Here, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can generate a list of recommended training contents including a specific label code according to the input of a specific label code. For example, the training recommendation unit (330) can receive a specific label code that requires training for a patient visiting for the first time, and can provide training contents corresponding to the corresponding label code through the artificial intelligence rehabilitation recommendation model.
본 개시에서, 인공지능 재활 추천 모델은 적어도 하나 이상의 환자를 특정 훈련 컨텐츠에 대한 수행 결과를 기준으로 클러스터링 하여 환자가 속한 클러스터를 기초로 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다.In the present disclosure, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can cluster at least one patient based on the performance results for specific training content and generate a list of recommended training contents based on the cluster to which the patient belongs.
구체적으로, 인공지능 재활 추천 모델은 환자의 훈련 컨텐츠에 대한 수행 결과 중 정확도 및 반응 시간을 수집하고 다른 환자와의 정확도 및 반응 시간과 유사도를 산출할 수 있다. 즉, 인공지능 재활 추천 모델은 적어도 하나 이상의 기준치를 결정하고 해당 기준치를 포함하는 n 차원의 수치값을 각 환자별로 산출한 후 각 차원의 수치값의 비교를 통해 각 차원의 유사도 및 특정 환자 간의 유사도를 산출할 수 있다. 실시예로, 인공지능 재활 추천 모델은 각 수치값 간의 코사인 유사도를 산출하여 환자 클러스터를 생성할 수 있다.Specifically, the AI rehabilitation recommendation model can collect accuracy and reaction time among the performance results of the patient's training content, and calculate the accuracy, reaction time, and similarity with other patients. That is, the AI rehabilitation recommendation model can determine at least one or more criteria, calculate an n-dimensional numerical value including the criteria for each patient, and then calculate the similarity of each dimension and the similarity between specific patients by comparing the numerical values of each dimension. As an example, the AI rehabilitation recommendation model can generate a patient cluster by calculating the cosine similarity between each numerical value.
본 개시에서, 인공지능 재활 추천 모델은 환자가 수행한 훈련 컨텐츠 이외에 환자가 속한 클러스터의 다른 환자들이 수행한 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 재활 추천 모델은 해당 환자가 속한 클러스터에서 해당 환자가 수행하지 않았고, 다른 환자들이 수행한 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 인공지능 재활 추천 모델은 해당 환자가속한 클러스터에서 해당 환자가 수행하지 않았고 다른 환자들이 수행한 훈련 컨텐츠 중 다른 환자들이 가장 많이 수행한 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성할 수 있다.In the present disclosure, the AI rehabilitation recommendation model can generate a list of recommended training contents, in addition to the training contents performed by the patient, of training contents performed by other patients in the cluster to which the patient belongs. For example, the AI rehabilitation recommendation model can generate a list of recommended training contents, in which the patient did not perform training contents but other patients performed training contents in the cluster to which the patient belongs. For another example, the AI rehabilitation recommendation model can generate a list of recommended training contents, in which the patient did not perform training contents but other patients performed training contents that other patients performed the most frequently.
본 개시에서, 인공지능 재활 추천 모델은 환자가 수행한 훈련 컨텐츠의 정답률이 제1 기준 이상인지 판단하는 제1 단계, 환자의 정답률이 제1 기준 이상인 경우 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 반응 시간이 제2 기준 미만인지 판단하는 제2 단계 및 환자의 반응 시간이 제2 기준 미만인 경우 환자가 수행한 훈련 컨텐츠가 난이도가 최대가 아니라면 훈련 컨텐츠의 난이도를 올린 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하는 제3 단계를 통해 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 재활 추천 모델은 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 정답률이 80% 이상인 경우, 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 반응 시간이 특정 시간 미만인지 판단할 수 있다. 여기에서, 특정 시간은 기 설정될 수 있으며, 해당 환자가 속한 클러스터의 환자들의 중위 반응속도에서 2x중위편차만큰 뺀 값이 특정 시간이 될 수 있다. 인공지능 재활 추천 모델은 환자의 반응 시간이 특정 시간 미만인 경우, 해당 환자가 수행한 훈련 컨텐츠의 난이도가 최대가 아닌 경우 추천하는 훈련 컨텐츠의 난이도를 1 올릴 수 있으며, 난이도가 최대인 경우 추천을 종료할 수 있다. 또한, 인공지능 재활 추천 모델은 환자의 반응시간이 특정 시간 이상인 경우, 난이도를 유지한 훈련 컨텐츠를 추천할 수 있다.In the present disclosure, the AI rehabilitation recommendation model can generate a recommended training content list through a first step of determining whether the correct answer rate of the training content performed by the patient is higher than a first criterion, a second step of determining whether the response time for the training content performed by the patient is lower than a second criterion if the correct answer rate of the patient is higher than the first criterion, and a third step of generating a recommended training content list with increased difficulty of the training content if the patient's response time is lower than the second criterion and the difficulty of the training content performed by the patient is not the maximum. For example, the AI rehabilitation recommendation model can determine whether the response time for the training content performed by the patient is lower than a specific time if the correct answer rate for the training content performed by the patient is higher than 80%. Here, the specific time can be preset, and the value obtained by subtracting 2x the median deviation from the median response speed of the patients in the cluster to which the patient belongs can be the specific time. The AI rehabilitation recommendation model can increase the difficulty of the recommended training content by 1 if the response time of the patient is lower than a specific time and if the difficulty of the training content performed by the patient is not the maximum, and can terminate the recommendation if the difficulty is the maximum. Additionally, the AI rehabilitation recommendation model can recommend training content with a maintained level of difficulty if the patient's reaction time exceeds a certain time.
본 개시에서, 인공지능 재활 추천 모델은 환자가 수행한 훈련 컨텐츠의 정답률이 제1 기준 미만인지 판단하는 제1 단계, 상기 환자의 정답률이 제1 기준 미만인 경우 환자가 수행한 훈련 컨텐츠에 대한 정답률이 제3 기준 이상인지 판단하는 제2 단계 및 환자의 정답률이 제3 기준 이상인 경우 난이도를 유지한 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하고 환자의 정답률이 제3 기준 미만인 경우 난이도를 낮춘 훈련 컨텐츠를 추천 훈련 컨텐츠 리스트로 생성하는 제3단계를 통해 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 인공지능 재활 추천 모델은 제2 기준을 해당 환자가 속한 클러스터의 다른 환자들의 해당 컨텐츠 수행에 따른 정답률 평균에서 2x표준편차를 제한 값으로 설정할 수 있다. 또한, 인공지능 재활 추천 모델은 해당 환자의 정답률에 따라 추천하는 훈련 컨텐츠의 난이도를 유지하거나 낮출 수 있다.In the present disclosure, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can generate a list of recommended training contents through a first step of determining whether the correct answer rate of training contents performed by the patient is below a first criterion, a second step of determining whether the correct answer rate of the training contents performed by the patient is above a third criterion if the correct answer rate of the patient is below the first criterion, and a third step of generating a list of recommended training contents with maintained difficulty if the correct answer rate of the patient is above the third criterion, and generating a list of recommended training contents with reduced difficulty if the correct answer rate of the patient is below the third criterion. For example, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can set the second criterion as a limit value 2x the standard deviation from the average correct answer rate according to the performance of the corresponding content by other patients in the cluster to which the corresponding patient belongs. In addition, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model can maintain or lower the difficulty of the recommended training contents according to the correct answer rate of the corresponding patient.
본 개시에서, 인공지능 재활 추천 모델은 환자의 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 예측하는 예측 모델 및 설정된 목표값에 따라 산출된 추천 점수를 기초로 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성하는 추천 모델을 포함할 수 있다. 예를 들어, 예측 모델은 머싱 러닝과 같은 학습 방법을 통해 환자의 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 예측할 수 있다. 좀 더 상세하게, 예측 모델은 공지된 인공지능 학습 방법을 이용할 수 있으며, 환자가 기 수행한 훈련에 대한 결과 등을 통해서 해당 환자의 훈련 컨텐츠에 대한 정답률을 예측할 수 있다. 추천 모델은 설정된 목표값에 따라 산출된 추천점수에 따라 추천 훈련 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 예를 들어, 추천 모델은 난이도, 수행경험, 반응시간, 풀이시간 및 민감도 각각에 대한 목표값에 따라 훈련 컨텐츠의 추천점수를 산출할 수 있다. 좀 더 상세하게, 추천 모델은 아래 수학식 1 내지 수학식 11에 따라 추천점수를 산출할 수 있다.In the present disclosure, the artificial intelligence rehabilitation recommendation model may include a prediction model that predicts the results of the patient's training content and a recommendation model that generates a list of recommended training contents based on a recommendation score calculated according to a set target value. For example, the prediction model may predict the results of the patient's training content through a learning method such as machine learning. More specifically, the prediction model may use a known artificial intelligence learning method and may predict the correct answer rate for the patient's training content through the results of the training previously performed by the patient. The recommendation model may generate a list of recommended training contents based on a recommendation score calculated according to a set target value. For example, the recommendation model may calculate a recommendation score of the training content according to a target value for each of difficulty, performance experience, reaction time, solution time, and sensitivity. More specifically, the recommendation model may calculate a recommendation score according to the following mathematical expressions 1 to 11.
(여기에서, w1 내지 w5는 기 설정된 가중치이고, p는 주어진 환자, t는 훈련의 종류, s1 내지 s5는 설정값이고 [ts]는 기완성한 훈련에 대한 정보이다.)(Here, w1 to w5 are preset weights, p is a given patient, t is the type of training, s1 to s5 are preset values, and [ts] is information about the completed training.)
(여기에서, 목표(s1)은 s1/100, s1은 목표수행도 설정값, 예측(t)는 1-(단계(t)/최고단계(t)이다.)(Here, the target (s1) is s1/100, s1 is the target performance setting value, and the prediction (t) is 1-(step (t)/maximum step (t)).
(여기에서, 예측(t)는 idx(sort(타이머옵션목록(t)), t)/len(타이머옵션목록(t))이다.)(Here, prediction(t) is idx(sort(timerOptionList(t)), t)/len(timerOptionList(t)).)
(여기에서, s2는 수행경험선호 설정값, w131은 기 설정된 가중치, 예측(t)는 환자의 해당 훈련 컨텐츠에 대한 예측 정답률이다.)(Here, s2 is the performance experience preference setting value, w131 is the preset weight, and prediction (t) is the patient's predicted correct answer rate for the corresponding training content.)
(여기에서, 목표(s2)는 s2/100, s2는 수행경험선호 설정값, 예측(p,t)는 1/rank(t), rank(t)는 전체 훈련 컨텐츠(T) 중 환자가 해당 훈련 컨텐츠(t)를 수행한 이력에 따라 정렬하여 정렬한 목록에서 t의 위치)(Here, the target (s2) is s2/100, s2 is the performance experience preference setting value, the prediction (p,t) is 1/rank(t), and rank(t) is the position of t in the sorted list sorted by the patient's performance history of the training content (t) among the entire training content (T).)
예를 들어, 환자가 해당 훈련 컨텐츠를 많이 수행한 경우 rank(t) 값이 커질 수 있다.For example, if a patient has performed a lot of that training content, the rank(t) value may be large.
(여기에서, 목표(s3)은 s3/100, s3은 반응시간 빠름 선호 설정값, w31은 기 설정된 가중치, 예측(p,t)는 1/rank(t), rank(t)는 전체 훈련 컨텐츠(T) 중 환자가 반응시간이 빠를 것으로 예측한 순으로 정렬한 목록에서 t의 위치)(Here, the target (s3) is s3/100, s3 is the preferred setting for fast reaction time, w31 is the preset weight, the prediction (p,t) is 1/rank(t), and rank(t) is the position of t in the list sorted in order of the patient's prediction of a fast reaction time among the entire training content (T).)
예를 들어, 환자가 해당 훈련 컨텐츠에 대한 반응시간이 빠를 것으로 예측할 수록 rank(t) 값은 커질 수 있다.For example, the rank(t) value may be larger if we predict that a patient will have a faster reaction time to that training content.
(여기에서, 목표(s4)는 s4/100, s4는 풀이시간 선호 설정값, w41은 기 설정된 가중치, 예측(p,t)는 1/rank(t), rank(t)는 전체 훈련 컨텐츠(T) 중 환자가 풀이시간이 빠를 것으로 예측한 순으로 정렬한 목록에서 t의 위치)(Here, the target (s4) is s4/100, s4 is the preferred solution time setting, w41 is the preset weight, the prediction (p,t) is 1/rank(t), and rank(t) is the position of t in the list sorted in the order in which the patient predicted the solution time to be faster among the entire training contents (T).)
예를 들어, 환자가 해당 훈련 컨텐츠에 대한 풀이시간이 빠를 것으로 예측할 수록 rank(t) 값은 커질 수 있다.For example, the rank(t) value may be larger if the patient is predicted to have a faster solution time for the training content.
(여기에서, w511=s5/100, s5는 민간도 선호 설정값, 유사도([ts],t)는 환자가 수행한 훈련 콘텐츠 목록([ts])에서 ICF코드에 추천할 훈련 콘텐츠(t)가 매칭된 횟수이다.)(Here, w511=s5/100, s5 is the civilian preference setting value, and the similarity ([ts], t) is the number of times the recommended training content (t) matches the ICF code in the list of training contents ([ts]) performed by the patient.)
(여기에서, w521은 s5/100, 신규목표(s1,[ts])=(s1-기훈련 정답율([ts]))+s1이다.)(Here, w521 is s5/100, new target(s1,[ts])=(s1-preliminary training correct answer rate([ts]))+s1.)
예를 들어, 추천 모델은 0 내지 100 s1 내지 s5의 설정 값에 따라 훈련 컴텐츠의 추천점수(p,t)를 산출하고 추천점수가 높은 훈련 컨텐츠를 포함하는 추천 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다.For example, the recommendation model can calculate the recommendation score (p, t) of the training content according to the setting values of 0 to 100 s1 to s5 and generate a list of recommended contents including training contents with high recommendation scores.
훈련 수행부(340)는 사용자 단말기를 통해 환자에게 제공된 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 산출할 수 있다. 여기에서, 훈련 수행부(340)는 훈련 컨텐츠에 대한 결과는 환자가 푼 문제의 개수, 걸린 시간 및 정답 개수 각 영역별 결과를 포함하여 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 산출할 수 있다.The training execution unit (340) can produce results for training content provided to the patient through the user terminal. Here, the training execution unit (340) can produce results for the training content including the number of problems solved by the patient, the time taken, and the number of correct answers for each area.
결과 제공부(350)는 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 제공할 수 있다. 예를 들어, 결과 제공부(350)는 훈련 컨텐츠를 수행한 결과를 해당 환자에게 제공하면서 이전에 수행하였던 훈련 컨텐츠와 비교하여 해당 결과를 제공할 수 있다.The result providing unit (350) can provide results for training content. For example, the result providing unit (350) can provide the results of performing training content to the patient and compare the results with previously performed training content.
프로파일 갱신부(360)는 훈련 컨텐츠에 대한 결과에 따라 환자 프로파일을 갱신할 수 있다. 예를 들어, 프로파일 갱신부(360)는 해당 훈련 컨텐츠 이전에 환자가 수행하였던 훈련 컨텐츠 보다 해당 훈련 컨텐츠를 수행하여 인지 기능이 향상된 경우 해당 향상된 인지 기능을 반영할 수 있도록 환자 프로파일을 갱신할 수 있다.The profile update unit (360) can update the patient profile based on the results of the training content. For example, if the patient's cognitive function is improved by performing the training content compared to the training content performed before the training content, the profile update unit (360) can update the patient profile to reflect the improved cognitive function.
환자 인지 점수 예측부(370)는 서브 기능 각각에 대한 통계 값에 따라 환자의 기능별 인지 점수와는 다른 기 정의된 인지 점수를 예측하여 인지 점수 예측값을 생성할 수 있다. 예를 들어, 환자 인지 점수 예측부(370)는 서브 기능 각각에 대한 z-score의 값에 따라 해당 환자의 MMSE, GDS, CDR 점수를 예측하여 나타낼 수 있다. 즉, 환자 인지 점수 예측부(370)는 해당 환자가 동일한 나이대와 비교하여 어느 정도 인지 기능을 가지고 있는 지를 파악하여 이를 다른 기 정의된 인지 점수와 매칭시켜 환자에게 편의를 제공할 수 있다.The patient cognitive score prediction unit (370) can predict a predefined cognitive score different from the patient's functional cognitive score according to the statistical value for each sub-function, thereby generating a cognitive score prediction value. For example, the patient cognitive score prediction unit (370) can predict and display the MMSE, GDS, and CDR scores of the patient according to the z-score value for each sub-function. That is, the patient cognitive score prediction unit (370) can identify the degree of cognitive function that the patient has compared to others of the same age group, and provide convenience to the patient by matching this with another predefined cognitive score.
본 개시에서, 환자 인지 점수 예측부(370)는 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출한 모집단의 크기에 따라 인지 점수 예측값의 정확도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 환자 인지 점수 예측부(370)는 서브 기능 각각에 대한 통계 값을 산출한 모집단의 크기가 커짐에 따라 상기 인지 점수 예측값과의 매칭 여부의 정확도가 높은 것으로 산출할 수 있다. 즉, 환자 인지 점수 예측부(370)는 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)를 이용하는 환자의 수가 늘어날 수록 더 많은 환자의 데이터를 수집하여 좀 더 높은 정확도로 다른 인지 점수 예측값을 제공할 수 있다. 예를 들어, 환자 인지 점수 예측부(370)는 특정 인원을 넘어서는 모집단의 데이터를 모은 경우, 인지 점수 에측값의 정확도를 산출할 수 있고, 특정 인원이 넘어서지 않는 경우 단순한 예측값으로 표시하여 예측값의 정확도를 산출하지 않을 수 있다.In the present disclosure, the patient cognitive score prediction unit (370) can calculate the accuracy of the cognitive score prediction value according to the size of the population that calculated the statistical value for each sub-function. For example, the patient cognitive score prediction unit (370) can calculate that the accuracy of the matching with the cognitive score prediction value increases as the size of the population that calculated the statistical value for each sub-function increases. That is, as the number of patients using the patient-tailored training content recommendation device (130) increases, the patient cognitive score prediction unit (370) can collect more patient data and provide other cognitive score prediction values with higher accuracy. For example, when the patient cognitive score prediction unit (370) collects data from a population exceeding a specific number of people, it can calculate the accuracy of the cognitive score prediction value, and when the number of people does not exceed a specific number of people, it can display it as a simple prediction value and not calculate the accuracy of the prediction value.
도 5 내지 도 9는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)가 구현되는 화면을 설명하는 도면이다.FIGS. 5 to 9 are drawings explaining screens in which a patient-tailored training content recommendation device (130) according to the present disclosure is implemented.
도 5를 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 메인화면을 통해 병원명과 관리 담당자를 확인할 수 있고, 등록일을 확인할 수 있다. 또한, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 메인화면을 통해 치료사와 환자 수를 실시간으로 카운팅하고 사용하는 금액을 확인할 수 있으며, 최근 환자 등록수를 확인할 수 있고, 필요한 공지 사항에 대해서 확인할 수 있다. 또한, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130) 메인화면을 통해 문의 사항의 확인과 등록된 치료사 리스트, 환자의 정보를 확인할 수 있다.Referring to Fig. 5, the patient-tailored training content recommendation device (130) can confirm the hospital name and the manager through the main screen, and can confirm the registration date. In addition, the patient-tailored training content recommendation device (130) can count the number of therapists and patients in real time through the main screen, check the amount used, check the number of recent patient registrations, and check necessary notices. In addition, the patient-tailored training content recommendation device (130) main screen can confirm inquiries, a list of registered therapists, and patient information.
도 6을 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 환자리스트화면을 통해 환자를 등록/수정할 수 있으며 간단한 메모를 작성할 수 있고, 환자의 등록 현황을 확인할 수 있다. 또한, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130) 환자리스트화면을 통해 환자를 정렬시킬 수 있고, 선택된 환자의 상세한 정보를 확인할 수 있다.Referring to Fig. 6, the patient-tailored training content recommendation device (130) can register/modify patients through the patient list screen, write simple notes, and check the patient's registration status. In addition, the patient-tailored training content recommendation device (130) can sort patients through the patient list screen, and check detailed information of the selected patient.
도 7a 및 도 7b를 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 일반훈련 페이지를 통해 선택된 환자의 정보와 해당 환자의 훈련 히스토리를 확인할 수 있으며, 어떤 영역의 훈련이 필요한지를 선택할 수 있으며 훈련 각각에 대해 순서, 난이도 등을 설정할 수 있다.Referring to FIGS. 7a and 7b, the patient-tailored training content recommendation device (130) can check the information of a selected patient and the training history of the patient through the general training page, select which area of training is necessary, and set the order, difficulty, etc. for each training.
도 8a 및 도 8b를 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 자동훈련 페이지를 통해 선택된 환자의 정보를 확인할 수 있고, 목표하는 시간 및 정답률을 설정할 수 있고, 기존에 경험했던 훈련과 새로운 훈련 사이의 비중을 설정할 수 있으며 특별히 치료가 필요한 영역을 선택할 수 있으며, 자동으로 추천되는 추천 컨텐츠에 대해 세부 설정 여부를 선택하여 제어할 수 있다.Referring to FIGS. 8A and 8B , the patient-tailored training content recommendation device (130) can check information on a selected patient through an automatic training page, set a target time and correct answer rate, set a weight between previously experienced training and new training, select an area that requires special treatment, and control whether or not to set detailed settings for automatically recommended recommended content.
도 9를 참조하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치(130)는 리포트 페이지를 통해 각 세부 영역에 대한 훈련 빈도 등을 확인할 수 있고, 총 훈련 시간과 정확도, 최근 훈련에 대한 정보를 확인할 수 있으며 각 세부 항목별로 분류하여 어떤 인지 기능이 부족한 부분인지를 확인할 수 있다.Referring to FIG. 9, the patient-tailored training content recommendation device (130) can check the training frequency for each detailed area through the report page, check the total training time and accuracy, and information on recent training, and can classify each detailed item to check which cognitive function is lacking.
도 4는 본 개시에 따른 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법이 수행되는 순서를 설명하는 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating the sequence in which a method for recommending patient-tailored training content according to the present disclosure is performed.
도 4를 참고하면, 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법은 프로파일 수신부(310)를 통해 환자의 기본 정보 및 인지 정보를 포함하는 환자 프로파일을 수신할 수 있다(S410).Referring to FIG. 4, a method for recommending patient-tailored training content can receive a patient profile including basic information and cognitive information of the patient through a profile receiving unit (310) (S410).
환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법은 인지 능력 평가부(320)를 통해 환자 프로파일을 기초로 상기 환자의 인지 능력을 평가하여 상기 환자의 기능별 인지 점수를 산출할 수 있다(S420).The method for recommending patient-tailored training content can evaluate the patient's cognitive ability based on the patient profile through the cognitive ability evaluation unit (320) and calculate the patient's functional cognitive score (S420).
환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법은 훈련 추천부(330)를 통해 기능별 인지 점수에 따라 인공지능 재활 추천 모델을 통해 적어도 하나 이상의 훈련 컨텐츠를 추천할 수 있다(S430).A method for recommending patient-tailored training content can recommend at least one training content through an artificial intelligence rehabilitation recommendation model based on functional cognitive scores through a training recommendation unit (330) (S430).
환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 방법은 훈련 수행부(340)를 통해 사용자 단말기를 통해 상기 환자에게 제공된 상기 훈련 컨텐츠에 대한 결과를 산출할 수 있다(S440).The method for recommending patient-tailored training content can produce results for the training content provided to the patient through the user terminal via the training execution unit (340) (S440).
한편, 개시된 실시예들은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 저장하는 기록매체의 형태로 구현될 수 있다. 명령어는 프로그램 코드의 형태로 저장될 수 있으며, 프로세서에 의해 실행되었을 때, 프로그램 모듈을 생성하여 개시된 실시예들의 동작을 수행할 수 있다. 기록매체는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현될 수 있다.Meanwhile, the disclosed embodiments may be implemented in the form of a recording medium storing instructions executable by a computer. The instructions may be stored in the form of program codes, and when executed by a processor, may generate program modules to perform the operations of the disclosed embodiments. The recording medium may be implemented as a computer-readable recording medium.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체로는 컴퓨터에 의하여 해독될 수 있는 명령어가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래쉬 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다.Computer-readable storage media include all types of storage media that store instructions that can be deciphered by a computer. Examples include ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), magnetic tape, magnetic disk, flash memory, and optical data storage devices.
이상에서와 같이 첨부된 도면을 참조하여 개시된 실시예들을 설명하였다. 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 개시의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고도, 개시된 실시예들과 다른 형태로 본 개시가 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 개시된 실시예들은 예시적인 것이며, 한정적으로 해석되어서는 안 된다.As described above, the disclosed embodiments have been described with reference to the attached drawings. Those skilled in the art to which the present disclosure pertains will understand that the present disclosure can be implemented in forms other than the disclosed embodiments without changing the technical idea or essential features of the present disclosure. The disclosed embodiments are exemplary and should not be construed as limiting.
100: 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 시스템
110: 사용자 단말
130: 환자 맞춤형 훈련 컨텐츠 추천 장치
150: 데이터베이스
210: 프로세서230: 메모리
250: 사용자 입출력부270: 네트워크 입출력부
310: 프로파일 수신부320: 인지 능력 평가부
330: 훈련 추천부340: 훈련 수행부
350: 결과 제공부360: 프로파일 갱신부
370: 환자 인지 점수 예측부100: Patient-tailored training content recommendation system
110: User terminal
130: Patient-tailored training content recommendation device
150: Database
210: Processor 230: Memory
250: User I/O section 270: Network I/O section
310: Profile receiving unit 320: Cognitive ability evaluation unit
330: Training Recommendation Department 340: Training Execution Department
350: Results Provider 360: Profile Updater
370: Patient Cognitive Score Prediction Unit
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